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에이아이매틱스, 월드모델 기반 3대 산업 AI 실증 성과 공개

AI 영상인식 전문기업 에이아이매틱스(대표 이훈)가 8월 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포 2026'에 참가해 '월드모델' 기반 기술의 3대 산업 현장 적용 성과를 발표했다. 텍스트에 의존하지 않고 영상과 센서 신호 자체로 물리적 환경을 파악하는 월드모델 표현학습을 바탕으로, 서로 다른 세 가지 산업 분야에서 거둔 구체적 실증 결과는 다음과 같다. 모빌리티(AI 블랙박스): 라벨링이 없는 주행 영상 데이터를 월드모델로 사전학습시켜 최소한의 정답 정보만으로 사고나 신호위반 등 이상 상황을 감지한다. 15종의 차량 이벤트 평가에서 자체 모델 'aimNet-WM'은 F1 스코어 0.7923을 기록하며 서버 기반 대형 모델의 성능을 상회했다. 이 기술은 자사 AI 블랙박스 '로드스코프' 시리즈에 탑재된다. 헬스케어(생체 신호 분석): 전용 센서가 필요해 데이터 수집이 까다로운 심전도 등 생체 신호에 대해 정제되지 않은 원시(Raw) 센서 데이터 기반 사전학습을 적용했다. 이를 통해 정보가 부족한 조건에서도 기존 방식보다 높은 이상 징후 인식 정확도를 확보했다. 스마트 제조(머신비전 검사): AI 결함 탐지 도입 후 새롭게 나타난 '검사 장비 재제작' 병목을 모듈형 장비 'AIM-T1'으로 해결했다. 정상 제품 데이터만으로 신규 제품 라인에 즉시 대응이 가능하며, 국내 대기업의 전자부품 조립 공정에서 약 170만 개를 연속 검사한 결과 미검률 0.001~0.002% 수준을 달성했다. 전시 현장 부스에서는 AIM-T1 및 자율이동 제조 로봇(AMMR)을 중심으로 실제 생산 라인 적용 가능성과 도입 방식을 확인하려는 제조·산업계 관계자들의 문의가 이어졌다. 에이아이매틱스는 모빌리티와 제조 공정에서 확보한 현장 데이터와 월드모델 기술을 결합해, AI가 현실 세계를 스스로 이해하고 판단해 동작하는 '피지컬 AI'로 사업 영역을 확장할 계획이다. 이번 행사 중 발표를 진행한 채정훈 AI미래기술개발그룹장은 AI 전환기 기업의 핵심 전략으로 '자동화 이후 드러나는 새로운 병목의 선제적 해결'을 강조했다. 단순 업무 자동화가 전체 생산성 향상으로 직결되지 않으며, 반도체(설계 자동화 후 검증·제조·수율 과제)나 신약 개발(후보물질 발굴 촉진 후 임상·허가 과제)처럼 병목은 다음 단계로 이동한다는 분석이다. 에이아이매틱스는 정형 데이터 중심의 범용 AI 시장 대신, 데이터 수집이 어렵고 실시간 제약이 큰 국내 제조·모빌리티 현장의 고난도 과제를 우선 공략해 기술적 진입장벽을 구축하고 있다.

2026.08.25 16:59백봉삼 기자

배경훈 "AI 모델은 국가 안보"…독자 AI 글로벌 톱티어 도전

정부가 올해 하반기 독자 AI 모델을 세계 최고 수준의 개방형 모델로 고도화하고, 내년에는 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다. 9월에는 독자 AI를 활용한 대국민 서비스 '모두의 AI' 베타 서비스를 시작한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 25일 이재명 대통령 주재로 열린 국무회의에서 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 의미와 성과, 향후 추진 방향을 보고했다. 배 부총리는 최근 미국과 중국이 자국 최상위급 AI 모델의 해외 접근을 차단했거나 이를 논의하고 있다는 점을 언급하며 독자 AI 모델 확보를 국가 안보와 직결된 과제로 강조했다. 그는 “AI 모델은 이제 국가 안보 그 자체”라며 “독자 모델을 만드는 것은 기술을 다룰 수 있는 인재와 그 인재들이 성장할 생태계를 이 땅에 갖는 일”이라고 말했다. 현재 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 79개 기업 대학과 1000명이 넘는 AI 인재가 참여하고 있다. 배 부총리는 설립 6년이 채 되지 않은 AI 스타트업 앤트로픽이 기존 제조업 기업을 능가하는 수준의 높은 기업가치를 인정받고 있다는 점을 언급하며 “AI를 가진 자가 세계 경제의 판을 다시 짜고 있다”고 평가했다. 이어 “독자 AI 모델 개발 역량 확보는 단순한 기술 문제가 아니라 국가가 스스로 설 수 있느냐 없느냐의 문제”라고 강조했다. 독자 AI 글로벌 평가 두각...산업 현장 적용 확대 정부는 독자 AI 모델 개발에 대한 투자가 글로벌 경쟁력 확대로 이어지고 있다고 평가했다. 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI가 선정한 '주목할 만한 AI 모델'에는 한국 모델 5개가 이름을 올렸다. 미국 29개, 중국 19개에 이어 세 번째로 많은 수준이다. 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스(AA)의 국가별 최고점에서도 한국 모델은 47점을 기록해 싱가포르 40점, 프랑스 30점, 캐나다 23점 등을 앞섰다. AA 평가에 이름을 올린 국내 AI 모델 개발 기업도 7곳으로 집계됐다. 독자 AI 프로젝트 2차 평가를 통과한 4개 컨소시엄도 성과를 내고 있다. SK텔레콤은 제조·국방 분야 등에 적용할 수 있는 AI 모델을 개발하고 있다. LG AI연구원은 국내 최대 규모인 7500억개 매개변수 모델을 개발하면서 안전성과 신뢰성 분야에서도 높은 평가를 받았다. 업스테이지 모델은 글로벌 AI 모델 이용 플랫폼 '오픈라우터'에서 하루 사용량 기준 세계 9위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 글로벌 AI 모델 성능 종합점수에서 국내 최고점을 기록하고 세계 개방형 모델 가운데 6위에 올랐다. 산업 현장의 활용 성과도 나타났다. SK텔레콤은 법률 AI를 통해 소송 재판 준비 시간을 45.7% 줄였다. LG AI연구원은 신물질 발굴 AI를 활용해 기존 22개월이 걸리던 화장품 신소재 발굴 기간을 하루로 단축했다. 업스테이지 '솔라 오픈2'는 연구개발(R&D) 예산 심의 AI에 활용돼 사용자 검토 시간을 78% 줄였고, 모티프테크놀로지스는 철강 제조 특화 AI를 적용해 제조설비 오류 대응 시간을 30% 단축했다. 배 부총리는 “독자 AI 모델 개발은 단지 하나의 기술을 만드는 것이 아니라 국민 서비스에서 산업 경쟁력, 공공서비스까지 AX 전체 판을 통째로 바꾸는 것”이라고 말했다. 하반기 中 추격…9월 '모두의 AI' 베타서비스 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 3차 단계로 이어가면서 모델 성능을 세계 최고 수준까지 끌어올린다는 목표다. 현재 국내 독자 AI 모델은 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치지만 올해 하반기 추가 고도화를 통해 이를 추격한다. 내년에는 GPU와 데이터 투입을 확대해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다. 독자 AI의 실제 활용도 본격화한다. 대국민 AI 서비스 '모두의 AI'는 9월 베타 서비스를 시작해 12월 정식 서비스를 제공한다. 이후 2027년에는 국민 개개인이 AI 에이전트를 활용하는 '1인 1에이전트' 구현을 추진한다. 보안 분야에서는 올해 하반기 보안 특화 AI 1차 개발을 통해 취약점 탐지 등에 활용하고, 내년 추가 개발과 데이터 투자를 거쳐 AI 기반 보안체계로 고도화한다. 범정부 행정망에도 독자 AI 모델을 기본 모델로 활용해 정부 업무 효율화와 대국민 공공서비스의 질적 향상을 추진한다. 배 부총리는 “세계적 수준의 독자 AI를 확보하는 것이 전 국민의 AI 역량을 키우고 산업을 성장시키며 공공서비스의 품질을 높이는 최선의 길”이라며 “우리나라가 명실공히 AI 강국으로 도약할 수 있도록 AI 모델을 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

2026.08.25 14:24박수형 기자

[현장] 델 "AI 에이전트 수천개 쓰는 시대…일하는 방식부터 바꿔야"

델 테크놀로지스가 인공지능(AI)을 단순한 업무 생산성 도구에서 기업 비즈니스와 산업 현장을 움직이는 핵심 인프라로 확장하는 청사진을 제시했다. AI 에이전트 확산에 맞춰 데이터센터와 데이터, 보안, 업무 환경을 아우르는 인프라를 현대화하고 'AI 팩토리'를 중심으로 기업 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한다는 목표다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 25일 서울 코엑스에서 개최한 '델 테크놀로지스 포럼 2026'에서 "많은 기업이 AI를 새로운 성장 기회로 받아들이고 있지만 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 보안과 규제, 데이터 거버넌스, 인프라 준비 등 다양한 어려움에 직면하고 있다"며 "엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 바탕으로 기업의 장기적인 기술 로드맵을 제시하고 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 전략적 파트너 역할을 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 행사는 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장이 무대에 등장해 로봇과 악수하며 시작됐다. 그는 3년 전 생성형 AI 시대가 도래한 당시 포럼에서도 AI를 주요 화두로 제시했던 점을 언급하며 이제는 생활과 업무에서 AI를 빼놓기 어려운 시대가 됐다고 진단했다. 또 기업의 관심 역시 AI 도입 자체에서 비용과 전력 소비를 낮추면서 실제 업무에 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐로 옮겨가고 있다고 설명했다. 유 사장도 지난 1년간 AI 산업의 변화 속도가 예상보다 빨랐다고 평가했다. 그러면서 AI 모델 비용은 낮아지고 있지만 사용량과 토큰 소비는 빠르게 증가하고 있고 AI가 산업 현장으로 확산되면서 사이버 복원력과 리스크 관리, 거버넌스의 중요성도 함께 커졌다고 강조했다. 실제 델이 최근 진행한 '2026년 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사'에 따르면 응답 기업의 87%는 급변하는 환경에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 대해 유 사장은 "기업들은 AI와 업무·산업 현장, 데이터센터를 별개의 과제로 추진해선 안 되며 AI·데이터·보안을 아우르는 실행 가능한 로드맵을 마련해야 한다"며 "특히 보안과 사이버 복원력은 AI 구축 이후 추가하는 기능이 아니라 초기 설계부터 포함해야 할 필수 요소"라고 말했다. "AI, 전기만큼 근본적인 인프라…데이터가 기업 경쟁력 좌우" 마이클 델 회장도 이날 포럼 영상 메시지를 통해 AI가 기업과 사회의 기반 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 "AI 지능은 전기만큼이나 근본적인 인프라가 돼 병원·공장·연구소·도시로 스며들고 있다"며 "이런 상황 속 기업의 차별점은 각자가 보유한 고유한 데이터이며 모든 조직은 이를 얼마나 빠르게 영향력으로 전환할 수 있느냐는 과제에 직면했다"고 짚었다. 델은 이를 지원하기 위해 기업 데이터가 존재하는 곳에서 AI를 구동할 수 있는 하이브리드 AI 인프라 전략을 강화하고 있다. 현재 5000곳 이상 기업 고객이 '델 AI 팩토리'에서 워크로드를 운영 중이며 신약 개발과 산업 자동화, 금융 서비스 등으로 활용 분야를 확대하고 있다. 이와 관련해 맷 던피 델 테크놀로지스 수석부사장은 AI를 실제 사업 성과로 연결하기 위해선 기존 업무 방식 자체를 재설계해야 한다고 제언했다. 단순히 기존 프로세스에 AI를 추가하는 방식으로는 투자 효과를 충분히 거둘 수 없다고도 지적했다. 시장에서 큰 경쟁력을 지닌 업무부터 AI를 적용하고 이후 투자 효과를 실현할 수 있도록 운영 모델까지 변화시켜야 한다는 설명이다. 또 기업용 에이전트를 구축하는 과정에선 데이터 준비와 업무 흐름에 대한 이해, 온톨로지 구축, 기존 시스템과의 통합 등을 거쳐야 한다고 짚었다. 던피 수석부사장은 "기업용 에이전트 구축은 혼자 할 수 있는 영역이 아닌 다양한 플레이어가 필요한 분야"라며 "기업 내 마케팅, 사업부서, 데이터 사이언스, 보안, 법무·개인정보보호 조직 등이 모두 함께 움직여야 실제 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있다"고 강조했다. 데이터센터 현대화부터 '토크노믹스'까지…AI 비용 구조 바뀐다 델은 AI 확산에 대응하기 위한 출발점으로 데이터센터 현대화를 꼽았다. 델이 실시한 조사에서 국내 응답자의 72%는 현재 IT 인프라가 AI를 지원할 준비가 충분하지 않다고 답했다. 이에 던피 수석부사장은 데이터 구조를 정비하는 동시에, AI에 최적화된 빠르고 유연한 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. AI 에이전트 확산에 따른 '토크노믹스(Tokenomics)'도 새로운 핵심 과제로 제시됐다. AI 모델의 토큰 단가는 하락하고 있지만 에이전트와 AI 서비스 사용량이 더 빠르게 늘어나면서 기업이 부담해야 하는 전체 비용은 오히려 커질 수 있어서다. 워크로드와 모델, 이를 구동할 시스템·인프라 위치까지 함께 고려한 비용 구조를 설계해야 하는 상황이다. 이에 따라 IT 조직의 역할도 달라질 것으로 전망했다. 던피 수석부사장은 "기존 시스템·애플리케이션 관리자들은 AI 워크로드와 지식 계층, 컨텍스트 엔진을 이해하고 적절한 모델과 데이터 배치 방식을 설계하는 'AI 아키텍트'가 될 것"이라며 "다양한 AI 모델 가운데 워크로드 특성에 따라 온프레미스와 PC, 퍼블릭 클라우드 등을 선택해 비용 효율적인 아키텍처를 구성하는 역량이 요구된다"고 말했다. 젠슨 황·마이클 델 "에이전트 시대 온다" 이날 행사에선 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드'에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마이클 델 회장이 나눈 대담 영상도 공개됐다. 황 CEO는 생성형 AI가 에이전틱 시스템으로 진화하면서 처음으로 실질적으로 유용한 AI가 등장했고 이에 맞춰 AI 컴퓨팅 수요가 가파르게 증가하고 있다고 진단했다. 엔비디아와 델은 AI 에이전트를 구동하기 위한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발에 나서고 있다. 기업이 자체 데이터와 특화 모델을 로컬 환경에서 구동하는 동시에, 대규모언어모델(LLM)은 클라우드에서 활용하는 하이브리드 AI 구조다. 양사는 31년간 이어온 협력 관계를 바탕으로 AI 인프라 협력을 확대한다는 방침이다. 파트너십의 핵심 솔루션은 델 AI 팩토리다. 델이 보유한 제품과 프레임워크를 넘어 기업이 다양한 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 통합 포트폴리오다. 델 AI 서버, 스토리지, 플랫폼에 더해 고객별로 구축한 AI 솔루션도 표준화해 빠른 AI 도입과 배포를 지원한다는 목표다. 던피 수석부사장은 "기업은 AI의 경제성을 이해하고 직접 실험하며 새로운 업무 방식을 만들어가야 한다"며 "우리는 고객이 AI의 잠재력을 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 함께 혁신하는 전략적 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.08.25 13:03한정호 기자

[이성엽의 IT프리즘] 국가대표 AI, 모두의 AI 그리고 프런티어 AI의 구분

인공지능(AI)이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 부상하면서 정부의 AI 정책도 빠르게 변화하고 있다. 최근에는 '국가대표 AI', '모두의 AI', '프런티어 AI'라는 용어가 동시에 등장하면서 혼란스러운데, 여기에 최근 정부가 사이버보안 분야의 '특화 AI 파운데이션 모델' 개발까지 추진하면서 AI 지원정책의 구조는 더욱 복잡해지고 있다. 각각의 특징이 무엇인지 그리고 이들을 하나의 국가 AI 전략 안에서 어떻게 연결할 것인지 살펴볼 필요가 있다. 먼저 국가대표 AI는 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트', 이른바 '독파모'를 가리킨다. 쉽게 말하면 한국이 자체적인 'AI 두뇌'를 만드는 사업이다. 국내 AI 서비스가 모두 챗GPT나 Claude, Gemini 같은 해외 모델에 의존한다면 핵심 기술과 데이터의 대외 의존 문제가 발생할 수 있다. 이에 한국 기업이 직접 설계하고 학습한 범용 AI 모델을 확보하자는 것이다. 핵심 요건은 '독자성'과 '글로벌 경쟁력'이다. 모델 설계, 데이터 구축, 사전학습 등 핵심 개발 과정에서 실질적인 자체 역량을 갖춰야 한다. 동시에 수학·지식·추론·에이전트 능력 등에서 최상위 모델 대비 약 95% 수준의 모델을 개발하는 것이 목표이다. 현재 경쟁은 상당히 압축됐다. 2026년 8월 2차 단계평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다. 정부는 하반기 3차 평가를 거쳐 2027년 초 최종 2개 팀을 선정할 계획이다. 현재 3개 팀당 B200 GPU 약 1000장과 함께, 저작물 공동구매 100억원, 데이터 구축·가공 연 30억~50억 원, 해외 우수인재 유치 연 20억 원 규모 등을 패키지로 지원할 계획이다. 한편 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델은 범용적으로 사용되는 국가대표 AI와 달리 악성코드 분석, 취약점 탐지, 위협정보 분석과 침해사고 대응 등에 전문성을 갖춘 보안 전문 두뇌를 만드는 것이다. 사이버 공격에 AI가 활용되면서 공격과 방어의 자동화가 동시에 진행되고 있다는 점에서 국가안보와 보안산업 경쟁력 측면의 정책적 필요성이 있다. 모두의 AI는 성격이 다르다. 국가대표 AI가 AI의 두뇌를 만드는 것이라면 모두의 AI는 그 두뇌를 이용해 국민이 실제 사용할 수 있는 서비스를 만드는 것이다. 정부 발표에 따르면 현재 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달하지만, 여전히 국민 3명 중 1명 정도는 AI를 이용하지 못하고 있다. 이에 정부는 AI 접근 격차를 줄이는 동시에 국산 AI의 이용 기반을 확대하기 위해 모두의 AI를 추진하고 있다. 정부는 범용 AI 챗봇에서 출발해 공공서비스와 연결되는 AI 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 예컨대 국민이 “내가 받을 수 있는 정부 지원금을 찾아줘”라고 물으면 답변만 제공하는 것이 아니라 필요한 서류를 찾아주고 장기적으로는 신청까지 지원하는 AI 에이전트를 도입한다는 계획이다. 모두의 AI 참여기업은 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상 활용해야 하며, 자체 모델을 보유한 기업도 자사가 아닌 다른 국내 기업의 국산 AI 모델을 30% 이상 활용해야 한다. 현재 모두의 AI에는 SK텔레콤, KT, 카카오 등 6개 컨소시엄이 참여하고 있다. 정부는 이 가운데 2~3개 사업자를 선정해 B200 GPU 512장을 지원하고 2027년부터 전 국민 서비스를 제공하는 데 필요한 비용을 국가 예산으로 지원할 계획이다. 정부는 올해 하반기 사업자를 선정해 개발·베타서비스를 거쳐 연내 모두의 AI 서비스를 개시할 계획이다. 독파모가 누가 가장 경쟁력 있는 AI 두뇌를 만드는가를 겨룬다면, 모두의 AI는 여러 AI를 어떻게 조합해 국민에게 좋은 서비스를 제공하는가를 겨루는 셈이다. 프런티어 AI는 또 다른 개념이다. 이는 특정한 대국민 서비스가 아니라 당대 세계 최고 수준의 성능과 범용성을 갖춘 최첨단 AI를 의미한다. 다만 정부는 아직 이를 공식화하지 않고 검토 단계에 있다. 국내 독파모의 성능이 빠르게 향상되고 있지만, 글로벌 프런티어 모델의 성능은 더 빠른 속도로 높아지면서 여전히 상당한 격차가 존재한다. 따라서 독자 AI 확보를 넘어 세계 최고 수준의 프런티어 AI 개발을 목표로 하고, 이를 위해 대규모 GPU·인재·자본을 집중하는 국가 차원의 전략이 필요하다는 것이 검토배경이다. 이렇게 보면 AI 개념의 관계는 비교적 명료하다. 국가대표 AI는 독자성, 프런티어 AI는 세계 최고 수준의 경쟁력, 모두의 AI는 보편적 활용이 핵심이다. 쉽게 말하면 우리 AI를 만들고 세계 최고 수준으로 키우고 그 혜택을 국민에게 확산하는 것'이다. 다만 앞으로의 정책 설계에서는 몇 가지를 유의할 필요가 있다. 첫째, 국가대표 AI와 프런티어 AI의 관계부터 재정립할 필요가 있다. 독파모의 목적 역시 글로벌 수준의 독자 모델을 만드는 것인데 별도의 프런티어 AI를 병렬적으로 추진하면 목표와 지원체계가 중복될 수 있다. 독파모를 프런티어 AI로 발전시키는 하나의 연속된 프로젝트로 재설계하는 방안을 우선 검토할 필요가 있다. 이 과정에서 현재 남은 3개 팀 가운데 다시 2개를 선정하는 기존의 서바이벌 방식이 최선인지도 검토할 시점이다. AI 프런티어 경쟁은 갈수록 막대한 GPU, 데이터, 연구인력과 자본을 요구한다. 제한된 국가 자원을 여러 모델에 계속 나누는 것이 경쟁을 촉진하는 장점이 있는 반면, 미국과 중국의 초대형 모델과 경쟁하기에는 규모의 한계가 있을 수 있다. 보안특화 모델의 경우에는 어디까지 범용 독자모델을 공동 기반으로 활용하고, 어느 부분부터 별도의 특화학습과 폐쇄형 모델이 필요한지를 구분하는 것이 중요하다. 둘째, 모두의 AI에서는 공공성과 시장의 역할을 적절히 구분해야 한다. 국민에게 기본적인 AI 접근 기회를 제공하고 행정·복지 등 공공서비스를 AI와 연결하는 것은 AI 격차 해소라는 점에서 의미가 크다. 그러나 정부 지원 무료 범용 AI 서비스가 지나치게 확대되면 국내 민간 AI 서비스와 경쟁할 가능성이 있다. 기본적인 AI 접근과 공공서비스는 정부가 뒷받침하되 고도화된 서비스는 민간의 혁신과 경쟁을 통해 발전하도록 하는 역할 분담이 필요하다. 마지막으로 정책의 목표를 국가대표 기업을 만드는 것보다 국가 AI 역량을 제고하는데 두어야 한다. AI 컴퓨팅 인프라, 독자 파운데이션 모델, 프런티어 AI, 산업별 특화모델과 AI 에이전트, 모두의 AI가 각각 독립된 정부사업으로 분절시키는 것이 아니라 하나의 생태계로 연결해야 한다. 경쟁이 필요한 단계에서는 경쟁시키고, 막대한 자원의 결집이 필요한 단계에서는 과감하게 협력하도록 정책 방식을 유연하게 선택해야 한다.

2026.08.25 11:31이성엽 컬럼니스트

KAIST·DGIST·서울대, AI로 과학 난제 해결 나선다

과학 난제를 해결할 AI+S&T 사업단 4개가 선정돼, 본격적인 연구 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 KAIST 2곳과 DGIST, 서울대 각 1개팀이 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 선정 사업단은 ▲물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야 2개 기관 ▲차세대 AI 구조 연구 분야 2개 기관 등 총 4개 기관이다. 사업기간은 올해 7월부터 노는 2031년 6월까지 5년이다. 예산은 사업단별 평균 50억원씩 총 200억원이 지원된다. 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 목표다. 하우석 KAIST 교수팀이 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. 또 유재석 DGIST 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자를 개발한다. 형상·조건이 바뀔 때마다 반복해야 했던 시뮬레이션 비용을 줄이고, 배터리·열교환기 등 다양한 분야의 설계·개발 속도가 향상될 것으로 예상했다. 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 오민환 서울대학교 교수팀은 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발하는 것이 목표다. 긴 문맥을 처리하는 계산·메모리늬 효율·학습 안정성 향상이 기대됐다. 윤철희 KAIST 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 확보할 계획이다. 시행착오에 의존했던 기존 AI 모델 개발 방식에서 벗어나, 원리에 기반한 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 설계·개발 기반을 마련한다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.

2026.08.24 15:03박희범 기자

독파모, 3차 심사부터 일반 기업도 사용한다

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에서 개발 중인 AI 모델이 3차 심사부터는 일반 사용자와 기업도 체감할 수 있는 방향으로 확대될 전망이다. 그간 촉박한 개발 일정과 인프라 부담 등으로 외부 공개가 제한돼 왔지만, 3차부터는 사용성과 현장 적용성이 본격적으로 평가되면서 실제 서비스 형태의 공개·연동 가능성도 커지고 있기 때문이다. 24일 업계에 따르면 독파모 2차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 3차 심사를 준비하고 있다. 마지막 심사를 앞두고 모델 성능뿐 아니라 일반 사용자와 산업 현장에서 실제로 써볼 수 있는 환경을 얼마나 마련하느냐도 주요 평가 요소인 만큼 각 참가사도 사용성 확대에 집중하는 모양새다. LG AI연구원은 아직 구체적인 공개 방식은 확정하지 않았지만, 사용성 강화 방향에 맞춘 후속 계획을 논의 중이라는 입장이다. LG AI연구원 측은 "아직 구체적인 3차 공개 방식은 확정되지 않았지만 사용성 강화 방향에 맞춰 내부적으로 후속 계획을 논의하고 있다"며 "다만 대규모 모델은 상용 서비스 형태까지 연결하려면 리소스와 인력 부담이 큰 만큼 준비에 시간이 필요하다"고 밝혔다. 업스테이지 측은 "사용자 활용이 중요해지고 있다고 보고 있다"며 "업스테이지는 계속 모델 공급을 맡고, 법률·교육·의료 등 산업별 특화 서비스는 컨소시엄 파트너사가 만드는 구조가 될 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자는 "독파모는 AI 모델을 만드는 프로젝트로 서빙 인프라까지 갖춘 프로젝트는 아니었던 만큼 그동안 개발에만 집중해왔다"며 "현재 국방부 등 정부부처를 대상으로 서비스를 제공하고 있어 3차에서는 이를 더 고도화해 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 독파모는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 프로젝트로 해외 모델에 의존하지 않는 국산 소버린 AI를 육성하고 글로벌 프런티어 모델과 경쟁할 수 있는 국가대표 AI를 선발하기 위한 사업이다. 평가 방식도 단계별로 이뤄지고 있다. 참여 기업들은 일정 기간 동안 모델 개발과 고도화를 진행한 뒤 성능 평가와 전문가 심사, 국민 체감 평가 등을 거쳐 다음 단계 진출 여부를 가려왔다. 초기 단계에서는 한국어 성능과 추론·지식 능력 등 모델 자체 경쟁력 검증에 초점이 맞춰졌다면 후반으로 갈수록 실제 활용성과 서비스 연계 가능성까지 함께 따져보는 구조로 옮겨가고 있다. 이 과정에서 아쉬움도 있었다. 참가 기업별로 모델 공개 방식이 달라 일반 개발자나 기업이 직접 체감하기 쉽지 않았다. 일부는 오픈 웨이트나 라이선스 형태로만 공개됐고 일부는 특정 사업이나 협력 구조 안에서만 제한적으로 접근할 수 있었다. 특히 대형 AI 모델은 가중치를 내려받더라도 실제로 구동하려면 추가 인프라와 운영 인력이 요구됐다. 이로 인해 일반 사용자나 수요 기업 입장에서는 국민 체험 평가 외에 각 모델을 지속적으로 비교·검증해볼 기회가 제한적이었다는 반응도 나왔다. 업계에서는 1·2차 심사 기간 자체가 짧았다는 점을 주요 제약으로 꼽는다. 짧은 개발 기간 안에 모델 학습과 튜닝, 평가 대응까지 병행해야 하는 만큼 외부 공개용 서비스나 API 환경을 별도로 구축할 여력이 크지 않았다는 설명이다. 한 AI 기업 대표는 "1단계와 2단계가 각각 6개월 단위로 진행돼 기업들이 모델 완성도와 평가 대응에 우선 집중할 수밖에 없었을 것"이라며 "대형 모델을 일반 테스트용이나 서비스형 환경으로 별도 구성하려면 추가 작업이 필요한데 초기 단계에선 그런 여유가 부족했을 수 있다"고 말했다. 이어 "다만 3차에서도 이런 체감 환경이 충분히 갖춰지지 않으면 평가의 설득력이 떨어질 수 있다"며 "마지막 심사에서 일반 사용자와 기업이 직접 써볼 수 있는 서비스가 늘어나면 독파모 사업도 기술 검증을 넘어 시장 확산 단계로 넘어가게 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.24 15:01남혁우 기자

독파모 최종전 '실행력' 본다…평가기준·투명성 과제로

정부 주도의 국가대표 인공지능(AI) 선발전인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트가 내년 초 최종 2개 팀을 가린다. 마지막 단계평가를 앞두고 정부가 벤치마크 자체 평가 항목 중 도구·에이전트와 코딩 분야를 구축하기로 하면서 결과에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 24일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지난 12일 'AI 모델 벤치마크 데이터셋 구축 사업(2차)' 공모를 냈다. 도구·에이전트와 코딩 2개 분야에서 한국어 기반 벤치마크 데이터셋을 구축하는 사업으로, 다음 달 11일까지 참가 신청을 받는다. 총사업비는 12억원이며 분야당 6억원이 지원된다. 벤치마크 자체 평가에 에이전트·코딩 분야 신규 편입 이 사업은 독파모 평가에 쓰이는 벤치마크를 만드는 과제다. 실제 공모안내서에는 이 사업이 독파모 프로젝트와 함께 과기정통부의 월드 베스트 거대언어모델(LLM) 데이터 활용 지원 사업' 산하에서 추진된다고 명시됐다. 이렇게 구축된 데이터셋은 AI 모델 성능 검증을 2회 지원하게 된다. NIA는 지난해 7월 1차로 공고했던 'LLM 성능 평가 데이터셋 구축 사업'에서 수학·지식·장문이해 3개 분야 벤치마크를 구축했다. 반면 이번 공모에서는 도구·에이전트와 코딩 분야를 신규로 구축한다. 텍스트 기반의 지식·추론 능력을 재던 1차와 달리, 2차 사업에서는 도구를 활용해 실제 과업을 완수하는 실행 능력을 새 평가 축으로 삼은 셈이다. 이 같은 변화는 독파모 2차수가 사실상 텍스트 기반 평가에 머물렀다는 지적을 반영한 것으로 풀이된다. 2차 평가에 오른 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 4개 팀 모델은 모두 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델'에 이름을 올렸지만 도메인은 언어에만 한정됐다. 모델 사용성을 보는 정성 평가도 텍스트에 한정됐다. 2차수 당시 전문가 평가와 일반 국민 평가 모두 LLM의 텍스트 응답 성능을 대상으로 이뤄졌고 파일 첨부나 이미지·영상 생성 같은 텍스트 외 기능은 평가 대상에서 빠졌다. 글로벌 프론티어 모델 경쟁이 이미지·음성·영상을 함께 처리하는 멀티모달로 이동한 것과는 대비되는 지점이다. 최종 평가 어떻게 진행되나…기준 설정에 쏠린 눈 독파모 최종전인 3차 평가 방식은 2차 결과에 대한 이의제기 절차가 끝난 뒤 참가 팀들과의 합의를 거쳐 확정된다. 앞선 두 차례 평가 전후로 업계 안팎에서 여러 논란이 이어진 만큼 3차 평가 기준이 어떻게 짜일지에 업계 이목이 쏠린다. 독파모는 기술 독자성(프롬 스크래치) 논란에 이어 2차에서 특정 벤치마크를 겨냥한 데이터와 사후학습으로 점수를 집중적으로 끌어올리는 '벤치맥싱' 의혹에 휩싸였다. 세부 점수 공개를 둘러싼 투명성 문제도 제기됐다. 안광섭 세종대학교 겸임교수(인레벨나인 대표)는 "사업 목표와 쓰임새를 분명히 정하고 가야 평가 논란이나 실효성에 대한 의문이 반복되지 않는다"며 "모델을 하나의 기준으로 줄 세우기보다 크기별·용도별로 나눠 평가하는 체계도 고려해야 한다"고 말했다. 벤치마크 다양화부터 투명성 개념 재정립까지 2차 평가에서 AAII 점수를 둘러싼 벤치맥싱 논란이 불거지면서 단일 지표에 대한 의존도를 낮춰야 한다는 목소리도 커졌다. 단순 배점만 조정해서는 벤치맥싱 같은 논란을 근본적으로 막기 어렵다는 이유에서다. 업계에서는 아티피셜 애널리시스의 AI 모델 종합평가인 'AAII' 외에도 글로벌 지표를 추가로 검토해야 한다는 의견이 나온다. AI에 가상의 사업 운영을 맡기고 최종 잔고로 채점하는 '벤딩벤치', 실사용 세션 수백만 건으로 작업 완수를 재는 '에이전트 아레나' 등이 AAII를 보완할 주요 지표로 거론된다. 안 교수는 "문제를 미리 알려주고 보는 시험은 없다"면서 "2차 평가 요소에 AAII를 추가했듯 3차에 새 지표를 넣더라도 어떤 시험지를 쓸지는 각 팀에 알려주지 않는 블라인드 방식으로 가야 한다"고 강조했다. 독파모 평가 지표 및 평가 결과 산출 기준에 대한 투명성의 본질이 점수 공개 여부에 있지 않다는 의견도 있다. 점수를 낱낱이 공개하기보다 평가가 어떤 절차와 기준으로 이뤄졌는지를 사전에 밝히는 게 우선이라는 것이다. 과학기술정보통신부는 2차 평가 발표 브리핑에서 1위 기업에 대한 인식 제고와 나머지 기업에 대한 낙인 효과를 우려해 세부 순위를 밝히지 않았다. 그러나 결과 공개 이후 구체적인 점수 산출 근거에 대한 요구가 커지자 이틀 만에 보도설명자료를 내고 1차 평가와 같이 항목별 1위 기업과 점수를 공개했다. 안 교수는 "대학수학능력시험(수능) 출제위원도 외부와 차단된 환경에서 비공개로 문제를 만들지만 아무도 이를 불투명하다고 하지 않는다"며 "점수 하나하나를 공개하는 것보다 전문가 평가위원을 어떤 기준으로 선정했는지 등을 구체적으로 알리는 것이 투명성 확보에 더 가깝다"고 제언했다.

2026.08.24 14:56이나연 기자

익명 'Ox 알파', 하루 100조 토큰 무료 제공...개발사 정체 놓고 추측 '무성'

정체를 알 수 없는 AI 랩이 스텔스 모델 'Ox 알파(Ox Alpha)'를 무료로 공개하며 AI 업계가 술렁이고 있다. 개발 주체를 밝히지 않은 채 하루 100조 토큰 규모의 처리 용량을 무료로 내걸면서 프론티어급 모델 개발사를 둘러싼 추측이 무성하게 이어지고 있다. 23일 테크밈 등 외신에 따르면 Ox 알파는 AI 모델 라우팅 서비스 오픈라우터(OpenRouter)와 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)에 정체가 공개되지 않은 채 업로드됐다. 오픈라우터는 공식 계정을 통해 Ox 알파를 효율적인 코딩과 지속적인 에이전틱 작업, 실제 프로덕션 환경에 최적화된 프론티어 모델이라고 소개했다. 텍스트·이미지·비디오를 함께 처리하는 멀티모달 모델로 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창과 최대 13만1072 토큰의 출력 용량을 갖춘 것으로 소개됐다. 공개 글에는 일주일간 완전 무료로 서비스를 제공하며 하루 100조 토큰을 처리할 수 있는 용량을 갖췄다는 내용이 포함됐다. 이 같은 조건이 알려지자 시장의 관심은 곧바로 모델의 정체로 쏠렸다. 하루 100조 토큰이라는 수치는 통상적인 체험용 공개 수준을 넘어서는 규모로 이를 실제로 감당할 수 있는 AI 랩이 많지 않기 때문이다. 업계에서는 단순히 새로운 모델이 등장했다는 사실보다 이 정도 인프라와 자본력을 동원할 수 있는 주체가 누구인지를 더 주목하는 분위기다. 가장 유력한 후보로는 중국 AI 기업 지푸 AI(Z.ai)가 거론된다. 지푸 AI는 과거 자사의 GLM-5 모델을 '포니 알파(Pony Alpha)'라는 이름으로 익명 필드 테스트한 전례가 있어 이번에도 유사한 방식으로 신형 모델을 시험하고 있다는 해석이 나온다. 일부 분석가들은 Ox 알파의 비디오 인코딩 파이프라인과 토크나이저 연산 방식, 응답 패턴이 지푸 AI의 기존 모델 구조와 상당히 유사하다고 보고 있다. 서드파티 리더보드 킹벤치에서는 Ox 알파가 87.5%를 기록해, GLM-5.3의 91.25%에 근소하게 못 미치는 점수를 받기도 했다. 다만 현재 공개된 GLM-5.3은 이미지·비디오 입력을 지원하지 않는 텍스트 전용 모델인 반면 Ox 알파는 멀티모달 입력을 지원한다는 점에서 차이가 있다. 이 때문에 지푸 AI가 실제 배후라면, 아직 공개되지 않은 상위 멀티모달 버전일 가능성이 제기된다. 업계 일각에서는 지푸 AI가 최근 대규모 GPU 클러스터와 1기가와트(GW)급 데이터센터를 가동한 것으로 알려진 만큼, 하루 100조 토큰 수준의 대규모 무료 제공을 감당할 컴퓨팅 여력이 있을 수 있다는 분석도 내놓고 있다. 일각에서는 딥시크(DeepSeek) 가능성도 제기됐다. 공격적인 무료 배포 전략이 딥시크의 기존 행보와 닮아 있다는 이유에서다. 실제로 딥시크의 V4 모델도 지난 3월 11일 '헌터 알파(Hunter Alpha)'라는 이름으로 익명 테스트를 거친 바 있다. 그러나 최근 V4-플래시 모델 가격 인상 흐름을 고려하면 Ox 알파가 내세운 수준의 처리량을 감당할 컴퓨팅 여력이 충분하지 않을 수 있다는 반론이 나온다. 여기에 딥시크 V4 플래시가 104만8576 토큰이라는 특정 컨텍스트 창 구조에 최적화돼 있지 않고, 토큰화 방식도 Ox 알파와 다르다는 점이 근거로 제시됐다. 일론 머스크 진영의 AI 모델일 가능성도 언급됐다. 다만 Ox 알파가 중국의 민감한 정치적 주제에 대해 비교적 세밀한 답변 정책을 보인다는 점에서 중국 본토 데이터셋 기반으로 학습된 모델일 가능성이 더 높다는 반론이 뒤따랐다. 이 때문에 현재로서는 단순한 자본력이나 연산 능력만으로 배후를 특정하기는 어렵다는 평가가 나온다. 최근에는 마이크로소프트의 차세대 프론티어 모델 'MAI' 계열의 미공개 버전일 수 있다는 분석도 새롭게 부상했다. 이 주장은 Ox 알파가 오픈AI가 개발한 바이트페어 인코딩(BPE) 방식의 토크나이저를 사용하는 것으로 보인다는 점에 근거한다. 중국계 모델이 오픈AI 계열 토크나이저를 사용할 가능성은 상대적으로 낮다는 시각에서 오픈AI·구글·앤트로픽·xAI와 중국계 프론티어 모델 대부분을 배제하면 마이크로소프트의 파이(Phi) 계열이 유력하다는 논리다. IBM의 그래나이트(Granite) 계열도 후보군으로 언급되지만 가능성은 크지 않다는 평가가 우세하다. 정체 논쟁과 별개로 Ox 알파의 성능도 화제를 모으고 있다. 개발자 벤 데이비스가 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 '딥SWE(DeepSWE)'의 10개 문항으로 테스트한 결과 Ox 알파는 약 80%의 정답률을 기록해 앤트로픽 페이블 5의 65%, 오픈AI GPT-5.6 솔의 52%를 앞섰다는 평가가 나왔다. 코딩과 장기 에이전트 작업에 최적화됐다는 공개 측 설명과 맞물리며 성능 측면에서도 관심이 커지는 모습이다. 다만 이 결과만으로 성능을 단정하기는 이르다는 지적도 만만치 않다. 해당 테스트는 전체 113개 문항 가운데 10개만을 표본으로 삼은 결과여서 편차가 클 수 있고 딥SWE 벤치마크 하네스가 bash 명령어만 지원해 실제 개발 환경을 온전히 반영하지 못한다는 비판도 제기된다. 일부 사용자는 단순 실무 작업에서는 오히려 소형 모델보다 낮은 성능을 보였다며, 벤치마크에 특화해 점수를 끌어올리는 이른바 '벤치맥싱' 가능성을 언급하기도 했다. 결국 Ox 알파의 실질적 경쟁력은 보다 다양한 환경에서의 검증이 필요하다는 의미다. 그럼에도 업계가 이번 사례를 주목하는 이유는 분명하다. 실제 개발사가 어디인지를 떠나 익명의 주체가 하루 100조 토큰 규모의 연산 자원을 무료로 방출하겠다고 나선 것 자체가 AI 모델 시장의 경쟁이 얼마나 격화하고 있는지를 보여주는 상징적 장면이기 때문이다. 기업과 개발자 입장에서는 기대와 우려가 교차한다. 장문 처리와 코드 생성, 멀티모달 분석 같은 기능을 무료에 가깝게 시험할 수 있다는 점은 매력적이다. 반면 개발 주체와 운영 정책이 불분명한 상태에서 서비스를 업무에 곧바로 적용하기에는 부담도 적지 않다. 데이터 처리 방식과 보안, 무료 정책의 지속 가능성, 향후 가격 전환 여부 등을 확인하기 전까지는 신중하게 접근해야 한다는 목소리도 나온다. 정체 논쟁과 별개로 일부 업계 관계자 초기 반응도 나오고 있다. 온라인 결제 기업 스트라이프(Stripe)의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO) 패트릭 콜리슨은 자신의 소셜미디어에 Ox 알파를 직접 테스트한 뒤 "매우 인상적"이라고 평가했다.

2026.08.24 11:01남혁우 기자

엑스와이지, 中갤럭시아와 MOU…실환경 로봇 애플리케이션 개발

국내 로봇 기업 엑스와이지(XYZ)와 중국 로봇 기업 갤럭시아(GALAXEA)가 로봇 애플리케이션 개발을 위해 손잡았다. 양사는 한국 로봇 시장에서 영향력을 확대하고 로봇을 개발하기 위한 업무협약(MOU)을 24일 체결했다. 협력은 갤럭시아의 로봇 하드웨어에 엑스와이지의 로봇 지능 프레임워크 '브레인엑스(BrainX)'를 탑재해 국내 산업 환경에 최적화한 로봇 애플리케이션을 만드는 것이 목적이다. 갤럭시아는 로봇 하드웨어를 제공한다. 엑스와이지는 산업 현장과 접점을 넓히고 실무 소프트웨어 최적화와 기술 검증을 주도한다. 양사는 리테일 매장 자동화를 비롯해 의류 폴딩, 공장 운영 등 구체적인 작업 중심 적용 사례를 확대할 계획이다. 또한 작업 현장에서 수집한 실 데이터를 기반으로 로봇의 학습과 성능 고도화를 반복해 작업 수행 능력과 환경 적응력을 극대화할 방침이다. 앞서 엑스와이지는 갤럭시아의 'R1 라이트(Lite)' 하드웨어에 브레인엑스를 적용해 기술 검증을 진행한 바 있다. 엑스와이지는 "해당 로봇은 의류 폴딩 작업에서 엔비디아의 파운데이션 모델 '그루트(GR00T) 1.6' 대비 약 2배 빠른 속도를 기록했다"고 주장했다. 황성재 엑스와이지 대표는 "범용 모델 대신 특정 작업에 특화된 목적형 모델을 통해 산업 현장에서 상용화할 수 있는 솔루션을 개발 중"이라며 "축적한 지능 설계 기술을 다양한 하드웨어로 확장하겠다"고 말했다.

2026.08.24 10:39진운용 기자

메타, 외부 AI에 거액 지출…오픈AI 기술로 모델 품질 점검

메타가 외부 인공지능(AI) 모델 활용에 거액을 지출하며 마이크로소프트 최대 고객 반열에 오른 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 마이크로소프트 애저 클라우드를 통해 외부 AI 모델을 이용하는 데 연간 수억 달러를 투입했다고 보도했다. 해당 플랫폼에서 매주 사용하는 AI 연산량은 수조 토큰에 달한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 문장을 처리하고 생성할 때 사용하는 기본 단위다. 토큰 사용량이 많을수록 모델을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 비용도 늘어난다. 메타는 마이크로소프트의 AI 모델 플랫폼 '파운드리'를 통해 외부 모델을 이용하고 있다. 파운드리는 여러 기업이 개발한 AI 모델을 제공하는 애저 기반 마켓플레이스로 지난 7월 기준 고객사 10만곳을 확보했다. 마이크로소프트는 제조업과 운송업 등 전통 산업의 AI 도입 사례를 적극 소개하고 있다. 다만 파운드리에서 가장 많은 비용을 지출하는 고객은 대부분 기술 기업인 것으로 알려졌다. 중국 소셜미디어 틱톡을 운영하는 바이트댄스는 파운드리의 최대 지출 고객으로 꼽힌다. 어도비와 퍼플렉시티를 비롯해 고객 서비스 AI 스타트업 시에라도 주요 고객사에 포함됐다. 마이크로소프트의 AI 매출도 소수 IT 기업에 집중돼 있다. 오랜 협력사인 오픈AI는 최근 회계연도 기준 마이크로소프트 전체 AI 매출의 약 70%를 차지했다. 메타는 소프트웨어(SW) 개발을 지원하기 위해 여러 플랫폼에서 외부 AI 모델을 이용하고 있다. 모델의 이용 가능 여부와 비용을 따져 필요한 플랫폼과 모델을 선택하는 방식이다. 메타 개발자들은 파운드리로 오픈AI 기술을 이용해 자체 모델이 생성한 결과물을 평가하기도 했다. 앤드루 보즈워스 메타 최고기술책임자(CTO)는 지난 7월 '빅 테크놀로지' 팟캐스트에서 "우리는 자체 AI 모델을 개발하면서도 개발 과정에서 다른 선도 모델을 빌려 쓰고 있다"고 설명했다. 메타는 외부 모델을 이용하면서도 여러 AI 모델 접근권을 판매하는 API 사업도 추진하고 있다. 해당 사업이 본격화하면 마이크로소프트 파운드리와 경쟁하면서 외부 서비스 지출을 줄일 수 있다. 메타가 마이크로소프트 기술을 이용하다 자체 인프라로 전환한 사례는 이전에도 있었다. 페이스북 웹 검색에 마이크로소프트 검색엔진 '빙'을 적용했다가 2014년 말 사용을 중단했으며 현재는 자체 모델 개발을 위한 대규모 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 블룸버그통신은 "AI가 시장의 기대에 부응하려면 일부 기술 기업에만 머물지 않고 경제 전반에 광범위하게 도입돼야 한다"고 분석했다.

2026.08.21 12:53김미정 기자

에픽게임즈, UEFN에 '언리얼 MCP' 도입…AI 기반 차세대 UGC 생태계 연다

에픽게임즈가 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)에 인공지능(AI) 코딩 에이전트를 직접 연결할 수 있는 '언리얼 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 도입하며 차세대 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 생태계 구축에 속도를 낸다. 에픽게임즈는 언리얼 엔진(UE) 5.8에 탑재됐던 MCP 플러그인을 UEFN까지 확대 적용했다고 21일 밝혔다. 이번 업데이트로 UEFN 에디터 내에 MCP 서버가 기본 탑재됐다. 개발자는 클로드 코드, 커서 등 공개 표준 MCP를 지원하는 AI 코딩 에이전트를 로컬 환경에서 즉시 연동할 수 있다. 이에 따라 자연어 프롬프트만으로 복잡한 개발 작업을 손쉽게 처리할 수 있는 환경이 마련됐다. AI 에이전트는 프로젝트 내 벌스 코드를 직접 읽고 작성·컴파일하는 것은 물론, 빌드 오류 발생 시 정상 구동될 때까지 수정 작업을 자체적으로 반복 수행한다. 레벨 디자인 및 세팅 작업도 간소화된다. "결승선을 통과하면 폭죽을 터뜨려달라"와 같은 요구사항을 전달하면 에이전트가 장치 카탈로그에서 적합한 시각효과(VFX) 생성 장치를 탐색해 레벨에 배치하고, 디테일 패널의 트리거 설정까지 자동으로 완료한다. 씬 그래프 엔티티 생성 및 속성 편집, 플레이 세션 실행과 로그 기반 실시간 디버깅 등 전체 개발 파이프라인 전반도 AI가 유기적으로 지원한다. 특히 AI 에이전트가 생성한 모든 요소는 프로젝트 내에서 직접 열람·편집 가능한 에셋으로 반영된다. 개발자는 AI가 구축한 코드를 조정하거나 수동 작업을 더하는 방식으로 개발 생산성을 극대화할 수 있다. 언리얼 MCP는 별도 외부 플러그인 설치 없이 UEFN 프로젝트 세팅 내 '베타 액세스' 메뉴에서 활성화해 사용할 수 있다. 에픽게임즈는 UE 5.8의 툴세트 레지스트리를 공유하며, 향후 언리얼 엔진 6(UE6) 개발 스트림 통합 로드맵에 맞춰 UEFN 전용 기능을 지속해서 확장할 계획이다. 회사 측은 "UEFN의 언리얼 MCP는 아직 베타 버전"이라며 "일부 미완성된 부분이 있어 향후 더 많은 기능이 추가될 예정"이라고 밝혔다. 한편, 에픽게임즈는 한국 시간 기준 이달 22일 오전 3시 공식 라이브스트림 '포트나이트에서 창작하기'를 통해 UEFN 내 MCP 실제 시연 및 활용 사례를 공개할 예정이다.

2026.08.21 11:40진성우 기자

배경훈 "AI, 모델·인프라 넘어 산업·일상 활용 수준 돼야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 AI 산업이 기술적 가능성을 증명하는 단계를 넘어 실제 산업과 생활 속에서 성과를 내는 단계로 전환해야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어, AI데이터센터와 같은 인프라 구축 단계를 거쳐 실제 AI를 활용하는 수준에 이르러야 한다는 뜻이다. 배경훈 부총리는 20일 서울 광화문에서 개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 간담회를 주재하며“(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 탈락한) 모티프가 의미 있는 선전을 했다고 생각하고 스타트업의 가능성을 보여줬다”며 “이제 정부의 기본적인 AI 정책도 AI 고속도로 구축과 데이터센터 등 3대 메가프로젝트를 중심으로 방향이 정립됐고 달려가고 있다”고 말했다. 이어 “이제 해야 할 것은 독자 AI 파운데이션 모델도 지표 같은 숫자나 경쟁보다 실제적인 성과를 내면서 산업과 생활 속에서 모델을 잘 쓸 수 있도록 활용을 확산하는 것”이라며 “연말 진행될 '모두의 AI'를 통해 본격적인 확산이 이뤄지는 시점이 되지 않을까 생각한다”고 밝혔다. 과거 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여했던 기업들이 함께 참여하고 데이터센터 구축도 본격화하면서 국내 AI 활용을 확대할 수 있는 계기를 마련하자는 발언이다. 그는 또 AI 데이터센터 정책 역시 단순히 GPU를 확보하고 서버와 랙을 구축하는 데 그쳐서는 안 된다고도 강조했다. 배 부총리는 “AI 워크로드가 증가하면서 CPU, GPU, NPU를 효율적으로 관리하고 메모리를 비롯한 각종 자원을 최적화하는 기술의 중요성이 커지고 있다”면서 “프로세스 유닛 간 연결과 메모리 운영 효율화 등 실제 AI 인프라를 운영하고 연동하는 역량까지 확보해야 한다”고 강조했다. 파운데이션 모델을 실제 서비스로 연결하기 위한 에이전트 기술도 언급했다. AI 서비스가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 에이전틱 AI 시대가 본격화하면 폭증하는 토큰 수요를 처리하기 위한 인프라와 에이전트 최적화 기술이 중요해질 것으로 내다봤다. 배 부총리는 “모델 개발뿐 아니라 실제적인 운영·연동 역량과 파운데이션 모델이 작동할 수 있는 에이전트 기능을 강화해야 한다”며 “추론이 활성화되고 에이전틱 시대를 맞아 토큰 수요를 어떻게 감당할 것인지, 에이전트 최적화 등을 많이 봐야 한다”고 말했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 지원 범위를 확대할 방침이다. 내년 AI 관련 예산을 확대하고 국내 AI 모델과 소프트웨어를 비롯해 국산 AI 반도체 기업과 관련 개발사들이 실제 사업을 실행할 수 있도록 전방위적인 지원을 준비하고 있다는 설명이다. 배 부총리는 국내 AI 기업들에 기술적 가능성을 보여주는 데서 한발 더 나아가 사업적 성과를 증명해 달라고 주문했다. 그는 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”며 “여기 계신 분들이 산증인이 돼 가능성을 증명하는 시대를 넘어 매출과 수익을 일으켜 대한민국이 AI 산업의 중심이라는 것을 증명해 주시길 바란다”고 했다. 글로벌 AI 생태계 진출도 강조했다. 최근 AMD와 체결한 업무협약(MOU)을 언급하며 개방형 AI 인프라 생태계 구축을 통해 국내 NPU 기업을 비롯한 AI 기업들의 글로벌 진출 기반을 넓히겠다는 구상도 밝혔다. 배 부총리는 “AMD의 개방형 인프라 생태계에 정부도 함께하기로 했고 NPU 회사들도 참여하면서 전방위적으로 AI 생태계를 확장할 준비를 하는 시점”이라며 “글로벌 AI 생태계에 적극 참여하고 세계 시장에서 우리를 증명하는 것이 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “많은 기업이 대한민국뿐 아니라 세계 시장의 문을 두드리고 있다”며 “정부도 최대한 지원하고 빠짐없이 생태계를 만들기 위해 노력하겠다”고 약속했다.

2026.08.20 10:55박수형 기자

군 GOP 토사재해 예방에 출연연 '예측모델' 활용

한국지질자원연구원(KIGAM)이 개발한 산사태·토석류 예측기술이 GOP(General Outpost, 일반전초) 지역 토사재해를 사전에 예측하고 적극 대응하는데 활용될 전망이다. 당장은 물리적인 데이터를 기반으로 하지만, 추후 인공지능(AI)를 접목한 모델 개발을 추진한다. KIGAM은 육군본부와 접적지역 토사재해의 과학적 재난대응 체계를 마련하기 위해 업무협약을 체결했다고 18일 밝혔다. 이날 협약 체결에는 KIGAM 측에서 권이균 원장, 육군 측에서는 하헌철 군수참모부장(소장)이 참석했다. 송영석 지질재해연구실장은 "기상청 사전 강우 예측 정보를 기반으로 산사태·토석류 위험지역과 재해 가능성을 사전에 예측하는 기술을 적용하는 것"이라며 "지반 내 물의 포화·불포화 침투와 사면 안정성 변화를 해석해 산사태 위험지역과 위험도를 예측하는 KIGAM-LF 모델과 산사태 등으로 발생한 토사가 하류로 이동·확산하는 경로와 피해 영향범위를 예측하는 KIGAM-DF 두 모델이 활용된다"고 설명했다. 송 실장은 "육군 요청에 따라 GOP내 토사재해 등을 기존 데이터를 기반으로 예측이 진행된다"며 "AI 모델로 진화할 경우 데이터 연산 등의 시간을 앞당길 수 있는 장점이 있기 때문에 추후 이 같은 모델 개발도 진행할 계획"이라고 덧붙였다. 지자연은 실제 산사태가 발생했던 경기도 북부 지역을 대상으로 이 기술을 적용한 결과, 산사태 발생 위치와 양상이 실제 피해지역과 90% 이상 일치했다. 지자연은 현재 강원도 철원 지역을 대상으로 육군본부와 공동으로 예측 정확성을 추가 평가하고 있다. 양 기관은 앞으로 ▲육군 군 지형 특성을 고려한 과학적 재난 예방 시스템 구축을 위한 최신 연구·기술 정보 교류와 자문 ▲GOP 등 접적지역 전역에 대한 토사재해 사전예측 기술의 협조·이전 및 고도화 ▲예측기술 고도화를 위한 현장조사 지원 ▲접적지역 지질·환경·자원 분야 공동조사 및 공동연구 등에서 협력하기로 했다. 육군은 오는 12월까지 GOP 전 지역으로 프로토타입 기술을 적용, 토사재해 위험지역 사전 파악을 통해 집중호우 전에 장병 대피와 시설물 안전조치에 필요한 골든타임 확보 등 선제적 재난 대응체계를 구축할 방침이다. 하헌철 육군본부 군수참모부장은 “GOP 지역은 기상 변동성이 크고 지형적 취약성이 높아, 첨단과학기술에 기반한 선제적 재난관리 체계가 무엇보다 절실한 곳”이라며 “이번 협약을 통해 장병들이 안심하고 임무에 전념할 수 있는 안전한 복무환경을 조성하고, 과학적 군수지원 및 재난관리 역량을 한 단계 높이겠다”고 밝혔다. 권이균 한국지질자원연구원장은 “이번 협약은 국토방위의 최일선을 지키는 육군과 국토를 과학적으로 진단해 온 KIGAM이 처음으로 협력체계를 구축했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

2026.08.18 17:30박희범 기자

엘리스그룹, 기업용 AI 제품군 확대…코딩 에이전트 '헬피코드' 공개

엘리스그룹이 인공지능(AI) 코딩 에이전트와 사내 지식 관리 솔루션을 공개하며 기업·기관 대상 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 엘리스그룹은 오는 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '2026 AI 서밋 서울 앤 엑스포(AISE 2026)'에 참가한다고 18일 밝혔다. 이번 행사에서 회사는 기업 AX를 지원하는 '엘리스AX' 제품군과 AI 인프라·클라우드 기술을 선보인다. 특히 AI 코딩 에이전트 '헬피코드'와 사내 지식을 구조화하는 '헬피컨텍스트'를 처음 공개한다. 기존 AI 문서 분석 솔루션 '헬피비전'과 생성형 AI 솔루션 '헬피챗'에 신규 서비스를 추가해 기업 AI 포트폴리오를 확대했다는 설명이다. 엘리스그룹은 교육 특화 AI 모델을 시작으로 생성형 AI와 문서 분석, 지식 구조화, AI 에이전트 등으로 기술 영역을 확대해왔다. 이번에 공개한 제품들을 연계해 조직의 실질적인 AX를 지원한다는 방침이다. 회사 측에 따르면 엘리스AX 제품군은 기업 데이터를 읽고 연결하며 활용하는 전 과정을 지원한다. 헬피비전은 비전언어모델(VLM)을 기반으로 그림과 표가 포함된 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환·분석한다. 헬피컨텍스트는 사내 문서와 담당자, 프로젝트 등 분산된 정보를 연결해 지식 계층으로 구조화하는 솔루션이다. AI가 기업 고유 업무 맥락을 이해할 수 있도록 지원하며 실시간 정보 업데이트와 사용자별 권한 관리 기능도 제공한다. 헬피코드는 기업 내부 서버에 구축돼 사내 코드와 지식을 기반으로 개발 업무를 지원하는 AI 코딩 에이전트다. 특히 프론티어 모델 대비 5분의 1 미만 비용으로 사용할 수 있어 기업의 AI 도입 비용 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 헬피챗은 조직 내부 데이터와 지식을 활용해 다양한 업무에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 주요 데이터를 외부로 반출하지 않고 데이터 분석과 지식 구조화, 실제 업무 활용까지 이어지는 AX 환경을 구현할 수 있다. 엘리스그룹은 AI 솔루션과 함께 AI 인프라·클라우드 기술도 함께 공개한다. 최근 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업을 잇달아 수주한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 GPU 최적화 솔루션 'ECI'를 소개하며 AI 풀스택 역량을 선보일 계획이다. 행사 둘째 날인 20일에는 '데이터센터에서 모델까지, 에이전트 시대를 위한 확장'을 주제로 쇼케이스 발표도 진행한다. AI 에이전트 확산에 따른 컴퓨팅 환경 변화와 데이터센터, 클라우드, AI 모델, 에이전트를 연결하는 기술 전략을 소개할 예정이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "기업 AX를 위해선 보안이 철저한 인프라를 기반으로 조직이 보유한 데이터와 지식을 AI가 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다"며 "기업 데이터를 안전하게 활용하는 AI 솔루션부터 이를 안정적으로 구동하는 클라우드와 인프라까지 연결해 기업·기관의 실질적인 AX를 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 16:00한정호 기자

베스핀글로벌, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정…운영·최적화 프레임워크 전면에

베스핀글로벌이 오픈AI 최신 모델과 자체 인공지능(AI) 운영 프레임워크를 결합해 기업 AI 도입·운영·최적화 전 과정 지원에 나선다. 베스핀글로벌은 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 18일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI 기술과 제품을 기반으로 AI 솔루션을 구축하고 판매, 제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업별 전문성과 AI 구축·운영 역량을 갖춘 기업을 대상으로 기술 리소스와 교육, 지원 프로그램을 제공한다. 베스핀글로벌은 이번 파트너 선정을 계기로 기업 고객이 최신 GPT 모델과 챗GPT 워크를 실제 업무 환경에 효과적으로 도입할 수 있도록 지원할 계획이다. 회사는 고객 비즈니스 환경과 요구 사항에 맞는 AI 서비스를 구축하고 업무 생산성과 운영 효율성을 높일 수 있는 AI 활용 환경을 제공한다는 방침이다. 이를 위해 자체 AI 운영 프레임워크인 '7 레이어 AI 스택(7 Layer AI Stack)'을 기반으로 AI 서비스 포트폴리오를 강화했다. AI 인프라·데이터·모델·에이전트·보안·거버넌스·운영 최적화에 이르는 전 과정을 체계적으로 지원할 수 있도록 설계했다. 7 레이어 AI 스택은 ▲인프라 및 배포 ▲데이터 플랫폼 및 워크플로우 ▲모델·지식·AI 운영 ▲에이전트 오케스트레이션 ▲거버넌스·신뢰·보안 ▲운영 및 최적화 ▲성과 구현 등 7개 계층으로 구성된다. 베스핀글로벌은 오픈AI 모델을 활용한 AI 서비스 구축·운영 역량을 확대하고 이를 기반으로 기업용 AI 매니지드 서비스(AI MSP) 제공 범위도 넓힐 계획이다. 다양한 산업 분야 기업이 오픈AI 모델을 활용해 AI 전환(AX)을 추진하고 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 AI 구축부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원한다는 목표다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "이번 오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리가 AI 구축·운영 역량을 바탕으로 오픈AI 파트너 네트워크에 참여하게 된 의미 있는 이정표"라며 "7 레이어 AI 스택을 기반으로 고객이 오픈AI 최신 AI 모델을 실제 업무 환경에 효과적으로 적용하고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 15:36한정호 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

앤트로픽, 미토스5 능가하는 '모델2' 개발…"외부 출시 계획 없어"

앤트로픽이 자사 최상위 인공지능(AI) 모델인 '미토스5'를 웃도는 성능의 '모델2'를 개발해 활용하고 있다. 모델2는 아직 내부 업무에만 사용될 뿐 외부에 정식 출시 계획은 없는 것으로 확인됐다. 18일 업계에 따르면 앤트로픽은 최근 '2026년 8월 리스크 보고서'를 통해 미토스 5보다 높은 성능을 보이는 모델2를 공개했다. 모델2와 미토스5는 앤트로픽 내부에서 코딩, 데이터 생성, 에이전트 작업 등에 집중적으로 활용되고 있다. 연구·엔지니어링 분야에서도 두 모델이 광범위하게 사용 중이다. 앤트로픽에 따르면 모델2는 내부 활용과 관련된 여러 작업에서 미토스5 대비 '눈에 띄는 개선'을 보였다. 다만 '오퍼스4.6'에서 '미토스 프리뷰'로 넘어갈 당시 나타났던 수준의 능력 도약은 이 모델에서 보이지 않았다고 회사는 설명했다. 통상적인 사전 출시 평가를 모두 진행하지 않아 실제 역량에 대한 확신도 이전보다 낮다고 부연했다. 앤트로픽은 최신 AI 모델 성능을 기존 평가 방식으로 측정하는 데도 한계가 있다고 밝혔다. 기존 과제 기반 평가가 포화돼 모델 능력 향상을 더 이상 충분히 포착하지 못하는 데다, 내부 AI 연구개발(R&D)이 빨라지고 있다는 초기 징후도 나타나고 있다는 이유에서다. 자동화된 R&D 관련 위험 평가에 대한 확신도 과거보다 낮아진 것으로 조사됐다. 안전성 평가에서는 고위험 환경에서의 모델 정렬 실패 위험을 기존 '매우 낮음'에서 '낮음'으로 상향했다. 최근 사이버보안 평가에서 드러난 모델 행동 관련 사건으로 전반적인 불확실성이 커졌기 때문이다. 앤트로픽은 이번 보고서에서 "현재 모델2를 외부에 출시할 계획은 없다"며 "향후 모델의 능력을 측정하고 통제하는 역량을 계속 개선해야 한다"고 말했다.

2026.08.18 15:13이나연 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

[독파모 2차 발표] '국가대표 AI' 3파전 돌입…정예팀에 B200 3천장 푼다

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차 단계에 진출한 정예팀에 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 약 3000장을 투입한다. 앞선 개발 단계에서 정예팀별로 서로 다른 GPU가 제공됐던 것과 달리 이번에는 정예팀마다 B200 1000장을 지원해 독자 AI 모델 고도화를 가속한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가 결과, 업스테이지·SK텔레콤(SKT)·LG AI연구원 등 3개 정예팀을 3차 단계 진출팀으로 선정했다고 18일 밝혔다. 올해 추가 정예팀으로 합류한 모티프테크놀로지스는 이번 평가를 끝으로 프로젝트를 마무리하게 됐다. 독파모는 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 정부가 추진하는 국가 핵심 AI 프로젝트다. 정부는 단계별 평가를 통해 정예팀을 압축하고 데이터와 컴퓨팅 자원을 집중 지원하는 방식으로 사업을 추진 중이다. 3차전부터 GPU 상향…팀당 B200 1천장 지원 정부는 3차 단계에 진출한 정예팀에 지난해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 확보한 B200 총 3000장을 지원할 예정이다. 앞서 LG AI연구원과 업스테이지는 2차 단계평가를 준비하는 과정에서 각각 B200 512장과 H100 512장 수준의 컴퓨팅 자원을 지원받았다. 올해 추가 정예팀으로 뒤늦게 합류한 모티프테크놀로지스에는 B200 768장이 제공됐다. 정부는 3차 단계 진출팀에 대한 GPU 지원 규모도 확대하기로 했다. 올해 상반기 768장 수준이던 지원 규모를 하반기에는 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. SKT는 그동안 정부 GPU 임차지원 사업자로 참여해 별도의 정부 GPU를 지원받지 않았다. 다만 정부는 3단계 평가에 진출할 경우부터 GPU를 지원할 수 있도록 했다. 이에 따라 SKT도 이번 단계부터 정부가 확보한 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "다음 단계에 진출한 정예팀들에게 고성능 GPU 지원을 확대해 독자 AI 모델을 빠르게 고도화할 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다. NHN클라우드·카카오 인프라 투입…지난해 확보 물량 활용 독파모에 공급되는 B200은 정부가 지난해 추진한 대규모 GPU 확보 사업을 통해 마련됐다. 정부는 지난해 약 1조 4600억원을 투입해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 사업자로 선정했다. 이들 기업은 총 1만 3136장의 GPU를 확보·구축했다. 사업자별로 NHN클라우드는 B200 7656장, 카카오는 B200 2424장, 네이버클라우드는 H200 3056장을 구축했다. 이 가운데 정부 활용 물량은 NHN클라우드 B200 6120장, 카카오 B200 2040장, 네이버클라우드 H200 2296장이다. 이번 독파모 3차 단계에는 B200만 투입되는 만큼 NHN클라우드와 카카오가 구축한 B200 인프라가 공급 기반으로 활용될 예정이다. 최근까지 산학연에 제공돼온 정부 GPU 자원이 독파모에 집중 투입될 전망이다. 과기정통부는 정예팀당 GPU 임차 비용이 6개월 기준 약 400억원으로, 총 1200억원이 될 것으로 추산했다. 베라루빈까지 확보…차기 국가 AI 프로젝트는 검토 정부는 올해도 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 이어가고 있다. 지난 6월 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정했다. 이를 통해 베라루빈과 B300을 포함한 최신 GPU 9704장을 추가 구축할 계획이다. 이 가운데 정부 활용 물량은 베라루빈 2016장과 B300 4360장 등 총 6376장이다. 다만 독파모 후속 사업이나 '모두의 AI' 등 특정 국가 AI 프로젝트에 해당 GPU를 어떻게 배분할지는 아직 결정되지 않았다. 과기정통부 관계자는 "내년도에 정부 활용분 GPU를 어떻게 투입할지는 아직 정해지지 않았다"며 "산학연과 국가 프로젝트를 다양하게 지원하는 방향이 될 수 있지만 아직 확정된 것은 없으며 내부 검토를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.18 14:28한정호 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

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